毕业设计：基于深度学习的城市交通客流量预测 人工智能 LSTM

前言

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    🎯基于深度学习的城市交通客流量预测

设计思路

一、课题背景与意义

   城市交通客流量预测是城市交通规划和管理中的重要课题。随着城市人口增长、交通网络扩展和出行需求增加，准确预测城市交通客流量对于优化交通资源配置、提高交通运输效率和改善出行体验具有重要意义。准确预测交通客流量有助于交通资源的合理配置。通过预测高峰时段和繁忙路段的交通客流量，交通管理者可以更好地安排交通运力、调整信号配时和优化路网布局，提高资源利用效率。

二、算法理论原理

   LSTM（长短期记忆网络）是一种深度学习模型，被广泛应用于交通客流量预测系统中。它具有对时间序列数据建模的能力，能够捕捉时间依赖性和长期依赖关系，适用于处理交通客流数据的时序特征。与传统的RNN相比，LSTM引入了一种特殊的记忆单元结构，能够更好地捕捉和处理长期依赖关系，解决了传统RNN在处理长序列时容易产生梯度消失或梯度爆炸的问题。LSTM模型的核心思想是通过门控机制来控制信息的流动和遗忘。在每个时间步，LSTM单元都会接收当前输入、前一个时间步的隐藏状态和记忆状态，并输出当前时间步的隐藏状态和记忆状态。
   LSTM单元主要由三个门控组件组成：

1. 输入门（Input Gate）：决定是否将当前输入纳入记忆状态。它通过使用sigmoid激活函数来输出一个0到1之间的值，表示保留或遗忘当前输入的程度。

2. 遗忘门（Forget Gate）：决定是否将前一个时间步的记忆状态遗忘。它通过使用sigmoid激活函数来输出一个0到1之间的值，表示保留或遗忘前一个记忆状态的程度。

3. 输出门（Output Gate）：决定当前时间步的隐藏状态的输出。它通过使用sigmoid激活函数来输出一个0到1之间的值，表示输出的程度，同时使用tanh激活函数来输出一个在-1到1之间的值，表示隐藏状态的候选值。

   卷积则是为了扩大模型感受野，捕捉更长期的依赖关系。残差连接用于缓解梯度消失问题，并帮助信息在网络中更快地传播。TCN是一种用于处理时序数据的卷积神经网络模型。相比于传统的一维卷积神经网络，TCN引入了三种关键规则来处理序列数据。这些规则的组合使得TCN在时序数据建模方面表现出色。TCN可以应用于各种时序任务，如序列分类、时序预测、机器翻译等，具有较好的性能和灵活性。该模型在处理长期依赖关系和建模时序数据中具有一定的优势，并且可以通过调整网络结构和超参数来适应不同的任务和数据特点。

4. 因果卷积：因果卷积是指卷积操作中，输出的每个位置只依赖于它之前的位置。这种设置保证了在时序预测问题中，模型的预测仅基于当前时刻和之前的数据，避免了未来信息对当前预测的影响，符合时序数据的特殊性。

5. 扩张卷积：扩张卷积是一种在卷积操作中引入间隔（或称为膨胀率）的技术，用于扩大卷积核的感受野。通过增加间隔，扩张卷积能够捕捉更长期的依赖关系，使得网络能够感知到更远的时间步，从而更好地建模序列中的长期依赖。

6. 残差连接：残差连接是为了缓解深层网络训练中的梯度消失问题。通过将输入直接与输出相加，可以使得梯度能够更快地传播，避免信息在网络中逐渐丢失。残差连接还有助于保留低层特征，提高网络的表示能力。

   基于多维可预知特征的TCN-LSTM-W模型是一种地铁短期客流预测方法，利用TCN的时序特征提取能力、LSTM的长期记忆能力以及基于Spearman相关系数提取的特征状态集。该模型包括客流数据预处理模块、特征数据预处理模块、TCN特征提取模块和LSTM模块。客流数据和特征数据经过预处理后输入TCN层进行特征提取，然后将提取的特征与多维可预知特征序列一起输入LSTM层，提取长期客流和特征依赖关系，并结合下一时刻的可预知特征进行预测。最后通过全连接层和输出层得到下一个时间点的客流预测值。该模型综合利用了TCN和LSTM的优势，同时通过特征状态集提取方法来缩小特征空间，解决了冗余特征数据导致的模型复杂性问题，从而实现在不同场景下的短期客流预测。

三、检测的实现

   由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己进行制作数据集，收集相关的城市交通客流量数据，并制作一个全新的数据集。这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。我相信这个自制的数据集将为城市交通客流量预测研究提供有力的支持，并为该领域的发展做出积极贡献。
   在进行TCN-LSTM模型的超参数测试和寻优实验时，我们考虑了客流预测问题的场景，并选择了均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评估指标。通过调整LSTM隐层神经元个数、TCN卷积核大小和损失函数等主要参数，我们能够提高客流量预测的准确度，并优化模型的性能和时效性。最终选定了最佳的超参数组合，使模型能够快速、准确地预测客流量，为城市交通等领域的决策和规划提供有力支持。

   基于实验结果，我们设定了TCN-LSTM模型的超参数，包括LSTM隐含层神经元个数、TCN层卷积核大小、激励函数、损失函数和迭代次数等。通过训练好的模型客流量，并与真实客流曲线趋势基本一致。TCN-LSTM模型在客流量预测方面展现了较高的准确性和可靠性，为城市交通规划和决策提供了有力的支持。

相关代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Conv1D, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('traffic_data.csv')
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8
train_size = int(len(scaled_data) * train_ratio)
train_data = scaled_data[:train_size]
test_data = scaled_data[train_size:]
# 创建输入和输出序列
def create_sequences(data, seq_length):
    X = []
    y = []
    for i in range(len(data)-seq_length):
        X.append(data[i:i+seq_length])
        y.append(data[i+seq_length])
    return np.array(X), np.array(y)
seq_length = 10
X_train, y_train = create_sequences(train_data, seq_length)
X_test, y_test = create_sequences(test_data, seq_length)
# 创建TCN-LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(seq_length, 1)))
model.add(LSTM(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mean_squared_error')
# 模型训练
epochs = 100
batch_size = 32
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)
# 模型预测
y_train_pred = model.predict(X_train)
y_test_pred = model.predict(X_test)
# 反归一化
y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
y_train_true = scaler.inverse_transform(y_train)
y_test_true = scaler.inverse_transform(y_test)
# 评估指标
train_mse = mean_squared_error(y_train_true, y_train_pred)
train_mae = mean_absolute_error(y_train_true, y_train_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test_true, y_test_pred)
test_mae = mean_absolute_error(y_test_true, y_test_pred)
print("Train MSE:", train_mse)
print("Train MAE:", train_mae)
print("Test MSE:", test_mse)
print("Test MAE:", test_mae)

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最后